Question

我有一个空的numpy数组，另一个填充了值。我想用填充的数字填充空的numpy数组，x次。因此，当x = 3时，（最初为空的数组）看起来像[[populated_array],[populated_array], [populated_array]]

每次populated_array都是相同的值/数组。我试过这个

a = np.empty(3)
a.fill(np.array([4,6,6,1]))

但是得到这个

ValueError: Input object to FillWithScalar is not a scalar

想要这个

[[4,6,6,1],[4,6,6,1],[4,6,6,1]]

欢呼任何帮助。

Answer 1

当你想以各种方式重复数组时，

tile和repeat是很方便的函数：

In [233]: np.tile(np.array([4,6,6,1]),(3,1))
Out[233]: 
array([[4, 6, 6, 1],
       [4, 6, 6, 1],
       [4, 6, 6, 1]])

如果失败，请记下fill的文档：

a.fill(value)

Fill the array with a scalar value.

np.array([4,6,6,1])不是标量值。 a已初始化为3个元素float数组。

如果形状正确，可以为数组的元素赋值：

In [241]: a=np.empty(3)
In [242]: a[:]=np.array([1,2,3])    # 3 numbers into 3 slots
In [243]: a
Out[243]: array([ 1.,  2.,  3.])
In [244]: a=np.empty((3,4))
In [245]: a[:]=np.array([1,2,3,4])   # 4 numbers into 4 columns
In [246]: a
Out[246]: 
array([[ 1.,  2.,  3.,  4.],
       [ 1.,  2.,  3.,  4.],
       [ 1.,  2.,  3.,  4.]])

此fill适用于对象类型数组，但结果完全不同，应谨慎使用：

In [247]: a=np.empty(3, object)
In [248]: a
Out[248]: array([None, None, None], dtype=object)
In [249]: a.fill(np.array([1,2,3,4]))
In [250]: a
Out[250]: array([array([1, 2, 3, 4]), array([1, 2, 3, 4]), array([1, 2, 3, 4])], dtype=object)

这个（3，）数组与其他方法生成的（3,4）数组不同。对象数组的每个元素都是指向同一事物的指针。更改a的一个元素中的值会更改所有元素中的值（因为它们是同一个对象）。

In [251]: a[0][3]=5
In [252]: a
Out[252]: array([array([1, 2, 3, 5]), array([1, 2, 3, 5]), array([1, 2, 3, 5])], dtype=object)

Answer 2

使用广播

vstack，tile和repeat都很棒，但是广播可以快几个数量级......

import numpy as np
from time import time

t = time()
for _ in xrange(10000):
    a = np.array([4,6,6,1])
    b = np.vstack((a,)*100)
print time()-t

t = time()
for _ in xrange(10000):
    a = np.array([4,6,6,1])
    b = np.tile(a,(3,1))
print time()-t

t = time()
for _ in xrange(10000):
    a = np.array([4,6,6,1])
    b = np.empty([100,a.shape[0]])
    b[:] = a
print time()-t

打印：

2.76399993896
0.140000104904
0.0490000247955

Answer 3

你可以vstack：

>>> a = np.array([4,6,6,1])
>>> np.vstack((a,)*3)
array([[4, 6, 6, 1],
       [4, 6, 6, 1],
       [4, 6, 6, 1]])

请注意，经常不需要这样做......你可以通过numpy的广播做很多巧妙的技巧......：

>>> a = np.array([4,6,6,1])
>>> ones = np.ones((4, 4))
>>> ones * a
array([[ 4.,  6.,  6.,  1.],
       [ 4.,  6.,  6.,  1.],
       [ 4.,  6.,  6.,  1.],
       [ 4.,  6.,  6.,  1.]])

在某些情况下，您还可以使用np.newaxis和...来做整洁的事情。可能值得查看numpy's indexing文档以熟悉这些选项。

Answer 4

正如Numpy Array文档所述，第一个参数是shape，当你做的时候是儿子：

a = np.empty(3)

您正在创建一个维度为3的数组（只有一个维度）。相反，你应该这样做：

a = np.empty([3,3])

创建一个包含3个维度子阵列的数组，每个子维度的维数为3（即矩阵3x3）。

正如Numpy fill文档所述，fill只接受一个数字（标量）作为参数，因此您不能使用另一个数组作为参数，并且您所做的事情不能正常工作：

a.fill(np.array([4,6,6,1]))

要实现你想要做的事情，我会这样做：

a = np.array([[4,6,6,1]]*3)

希望我的评论可以帮到你！

Answer 5

这样的重复任务通常简化为矩阵或向量运算。 np.outer（）的执行速度甚至比与眼图矩阵相乘或填充空数组还要快：

>>>a = np.array([4,6,6,1])
>>>b = np.outer(np.ones(3, dtype=np.int), a)
>>>b
array([[4, 6, 6, 1],
       [4, 6, 6, 1],
       [4, 6, 6, 1]])

Answer 6

您可以使用np.full()，如here所述。

>>>repetitions = 3
>>>fill_array = np.array([4,6,6,1])
>>>fill_shape = np.shape(fill_array)
>>>a = np.full([*(repetitions,),*fill_shape],fill_array)
>>>a
array([[4, 6, 6, 1],
       [4, 6, 6, 1],
       [4, 6, 6, 1]])

如何用另一个numpy数组填充numpy数组

6 个答案:

使用广播